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包含高斯窗函数Python的词条

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窗函数的常用函数 高斯窗是一种指数窗 。高斯窗谱无负高斯窗函数Python的旁瓣高斯窗函数Python，第一旁瓣衰减达一55dB 。高斯富谱高斯窗函数Python的主瓣较宽高斯窗函数Python ， 故而频率分辨力低．高斯窗函数常被用来截短一些非周期信号高斯窗函数Python，如指数衰减信号等 。
几种常见窗函数及其matlab应用常用高斯窗函数Python的窗函数高斯窗函数Python：
bartlett高斯窗函数Python，巴特利特窗口
调用格式：w = bartlett(L)，%L在列向量中返回一个点的Bartlett窗口w，其中L 必须是一个正整数 。
blackman，布莱克曼窗口
调用格式：w = blackman(N) ， %返回N列向量中的点对称Blackman窗口w ， 其中N是一个正整数 。
bohmanwin，Bohman窗口
调用格式：w = bohmanwin(L)，%L在列向量中返回一个点Bohman窗口w 。Bohman窗口是两个半持续时间余弦波瓣的卷积 。在时域中 ， 它是一个三角形窗口和一个余弦单周期的乘积，加上一个术语可以将边界处的一阶导数设置为零 。Bohman窗脱落为1 / 瓦特^4 。
chebwin，切比雪夫窗口
调用格式：w= chebwin(L,r)，%返回w包含长度LChebyshev窗口的列向量，其傅里叶变换旁瓣幅度r 低于主瓣幅度dB 。默认值为r100.0 dB 。
gausswin，高斯窗口
调用格式：w = gausswin(N,Alpha)，%返回一个N与Alpha标准差的倒数成比例的高斯点高斯窗口 。窗口的宽度与α的值成反比 。α值越大，窗口越窄 。的值α的默认值至2.5 。
hamming，海明窗口
调用格式：w = hamming(L) ，%返回一个L点对称的Hamming窗口 。
hann，汉恩（汉宁）窗口
调用格式：w = hann(L)，%返回一个L对称的Hann窗口 。
kaiser，凯撒窗口
调用格式：w = kaiser(L,beta)，%返回L列向量中的-point Kaiser窗口w 。beta是Kaiser窗口参数，它影响窗口傅里叶变换的旁瓣衰减 。默认值为beta0.5 。
rectwin，矩形窗口
调用格式：w = rectwin(L)，%返回L列向量中的矩形窗口长度w 。该功能是为了完整性而提供的; 矩形窗口相当于没有窗口 。
taylorwin，泰勒窗口
调用格式：w = taylorwin(n)，%n在列向量中返回一个点泰勒窗口，w 。这个向量中的值是窗口权重或系数 。
triang，三角窗口
调用格式：w = triang(L)，%返回L列向量中的一个点三角窗口 。
具体应用场合可以查看有关数字信号处理方面的书籍 。
2020-01-18 python实现stft并绘制时频谱官方文档中给出了非常详细的安装方法
函数声明：
librosa.core.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, dtype=class 'numpy.complex64', pad_mode='reflect')
常用参数说明：
y：输入的numpy数组，要求都是实数
n_fft：fft的长度，默认2048
hop_length：stft中窗函数每次步进的单位
win_length：窗函数的长度
window：窗函数的类型
return：一个1+n_fft/2*1+len(y)/hop_length的二维复数矩阵，其实就是时频谱
参考：
主要用这两个
matplotlib.pyplot.pcolormesh()
matplotlib.pyplot.colorbar()
窗函数的窗函数选择对于窗函数的选择高斯窗函数Python，应考虑被分析信号的性质与处理要求 。如果仅要求精确读出主瓣频率高斯窗函数Python，而不考虑幅值精度，则可选用主瓣宽度比较窄而便于分辨的矩形窗 ， 例如测量物体的自振频率等高斯窗函数Python；如果分析窄带信号，且有较强的干扰噪声，则应选用旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗、三角窗等；对于随时间按指数衰减的函数，可采用指数窗来提高信噪比，下面简要介绍各种窗函数的优缺点 。
矩形窗属于时间变量的零次幂窗 。矩形窗使用最多，习惯上不加窗就是使信号通过高斯窗函数Python了矩形窗 。这种窗的优点是主瓣比较集中 ， 缺点是旁瓣较高，并有负旁瓣，导致变换中带进高斯窗函数Python了高频干扰和泄漏，甚至出现负谱现象 。

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